Incorporating a gender lens into nutrition and health-related policies in Fiji: analysis of policies and stakeholder perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Gender equality, zero hunger and healthy lives and well-being for all, are three of the Sustainable Development Goals (SDGs) that underpin Fiji’s National Development Plan. Work towards each of these goals contributes to the reduction of non-communicable diseases (NCDs). There are gender differences in NCD burden in Fiji. It is, however, unclear whether a gender lens could be more effectively included in nutrition and health-related policies. Methods This study consisted of three components: (i) a policy content analysis of gender inclusion in nutrition and health-related policies (n = 11); (ii) policy analysis using the WHO Gender Analysis tool to identify opportunities for strengthening future policy; and (iii) informant interviews (n = 18), to understand perceptions of the prospects for gender considerations in future policies. Results Gender equality was a goal in seven policies (64%); however, most focused on women of reproductive age. One of the policies was ranked as gender responsive. Main themes from key informant interviews were: 1) a needs-based approach for the focus on specific population groups in policies; 2) gender-related roles and responsibilities around nutrition and health; 3) what is considered “equitable” when it comes to gender, nutrition, and health; 4) current considerations of gender in policies and ideas for further gender inclusion; and 5) barriers and enablers to the inclusion of gender considerations in policies. Informants acknowledged gender differences in the burden of nutrition-related NCDs, yet most did not identify a need for stronger inclusion of gender considerations within policies. Conclusions There is considerable scope for greater inclusion of gender in nutrition and health-related policies in Fiji. This could be done by: 1) framing gender considerations in ways that are actionable and inclusive of a range of gender identities; 2) undertaking advocacy through actor networks to highlight the need for gender-responsive nutrition and health-related policies for key stakeholder groups; 3) ensuring that data collected to monitor policy implementation is disaggregated by sex and genders; and 4) promoting equitable participation in nutrition related issues in communities and governance processes. Action on these four areas are likely critical enablers to more gender equitable NCD reduction in Fiji.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,162 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».